As the modern techniques have improved, people intend to store and manage the information on the web. Especially, it is the image data that is given a great deal of weight of the information because of the development of the scan and popularization of the digital camera and the cell-phone's camera. However, most image retrieval systems are still based on the text annotations while many images are creating everyday on the web. In this paper, we suggest the new approach for the semantic image retrieval using the RDF metadata based on the representation of the spatial relationships. For the semantic image retrieval, firstly we define the new vocabularies to represent the spatial relationships between the objects in the image. Secondly, we write the metadata about the image using RDF and new vocabularies. Finally. we could expect more correct result in our image retrieval system.
Proirity queues(PQ) can be used in applications such as scheduling or sorting. The data structures for PQ can be constructed with or without pointers. The implicit representation without pointers uses less memory space than pointer-based representation. It if shown that a 2-heap, a traditional Implicit PQ based on a binary tree, is slower than an f-heap based on a 8-ary tree. This is because 8-heap utilizes cache memory more efficiently This paper presents a novel fast implicit heap called 8-heap* which is easier to implement. Experimental results show that the 8-heap* is faster than 8-heap as well as 2-heap.
Since the widespread adoption of deep-learning and related distributed representation, there have been substantial advancements in part-of-speech (POS) tagging for many languages. When training word representations, morphology and shape are typically ignored, as these representations rely primarily on collecting syntactic and semantic aspects of words. However, for tasks like POS tagging, notably in morphologically rich and resource-limited language environments, the intra-word information is essential. In this study, we introduce a deep neural network (DNN) for POS tagging that learns character-level word representations and combines them with general word representations. Using the proposed approach and omitting hand-crafted features, we achieve 90.47%, 80.16%, and 79.32% accuracy on our own dataset for three morphologically rich languages: Uyghur, Uzbek, and Kyrgyz. The experimental results reveal that the presented character-based strategy greatly improves POS tagging performance for several morphologically rich languages (MRL) where character information is significant. Furthermore, when compared to the previously reported state-of-the-art POS tagging results for Turkish on the METU Turkish Treebank dataset, the proposed approach improved on the prior work slightly. As a result, the experimental results indicate that character-based representations outperform word-level representations for MRL performance. Our technique is also robust towards the-out-of-vocabulary issues and performs better on manually edited text.
This work intends to study the machine dynamics in the state-space approah and to formulate the operating characteristics of a namplidyne generator, with balanced control field winding and an auxiliary feedback winding for compensating purpose. In the derivation of the dynamic equation, investigations on the demagnetization effects are accentuated, based on the magnetic interlinks between windings of the machine. From the machine dynamic relation obtained, a state-variable representation of the machine dynamics is approached in the first part of this work.
Recently, deep learning encoder-based approach has been actively applied in the field of sentiment classification. However, Long Short-Term Memory network deep learning encoder, the commonly used architecture, lacks the quality of vector representation when the length of the documents is prolonged. In this study, for effective classification of the sentiment documents, we suggest the use of attention method-based deep learning encoder that generates document vector representation by weighted sum of the outputs of Long Short-Term Memory network based on importance. In addition, we propose methods to modify the attention method-based deep learning encoder to suit the sentiment classification field, which consist of a part that is to applied to window attention method and an attention weight adjustment part. In the window attention method part, the weights are obtained in the window units to effectively recognize feeling features that consist of more than one word. In the attention weight adjustment part, the learned weights are smoothened. Experimental results revealed that the performance of the proposed method outperformed Long Short-Term Memory network encoder, showing 89.67% in accuracy criteria.
In recent time, archival science has been in charge of positively preserving and handling with valuable things, as well as managing established ones, However, even though several archival methodologies that manage contexts among tasks, organizations and subjects exist nowadays, there is a lack of theoretical methodology on archiving focusing on valuable things. In this sense, this article dealt with a theoretical methodology which carries out archiving valuable things and represents it based on the value of records. Also, this paper, which covers a methodology that carries out archiving and representing one focusing on the value of the one to preserve, is divided into three chapters: putting in, managing, and viewing. To begin with, in the chapter of purring in, the methodology of documentation based on a strategy to distinguish and represent the value of the valuable things were explained. In addition, the article tried to explain the definition of how the valuable things based on the value of it can be put in, and presented how to divide the one for representation into the objet and the activity so as to provide an effective approach. At the same time, as this paper took an approach to the value of the one, it proposed a way to be able to do archiving effectively by applying a representation unit which has its own value. Secondly, in the chapter of managing, representation class and metadata for managing with a representable structure was considered. Metadata categories were illustrated in order to present the class from individual records to final representation valuable things and to make representation with ease. Furthermore, in the chapter of viewing, the process of representation using theoretically archived records was explained. In fact, viewing is the descriptive domain in general, yet this paper focused on the conceptional part. As a consequence, in this paper, a series of process was considered, which starts from how the subject of representation was archived to managing it. Moreover, the process has a meaning by itself in that it gives a practical method to be applied. Finally, the paper suggested that the argumentation on representation be expanded in the field of archival science so as to present theoretical grounds in this sort of work.
Iovenitti, Pio G.;Mutapcic, Emir;Hume, Richard;Hayes, Jason P.
International Journal of CAD/CAM
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v.6
no.1
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pp.183-192
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2006
A CAD/CAM system has been developed for rapid prototyping (RP) of microfluidic devices based on excimer laser micromachining. The system comprises of two complementary softwares. One, the CAM tool, creates part programs from CAD models. The other, the Simulator Tool, uses a part program to generate the laser tool path and the 2D and 3D graphical representation of the machined microstructure. The CAM tool's algorithms use the 3D geometry of a microstructure, defined as an STL file exported from a CAD system, and process parameters (laser fluence, pulse repetition frequency, number of shots per area, wall angle), to automatically generate Numerical Control (NC) part programs for the machine controller. The performance of the system has been verified and demonstrated by machining a particle transportation device. The CAM tool simplifies part programming and replaces the tedious trial-and-error approach to creating programs. The simulator tool accepts manual or computer generated part programs, and displays the tool path and the machined structure. This enables error checking and editing of the program before machining, and development of programs for complex microstructures. Combined, the tools provide a user-friendly CAD/CAM system environment for rapid prototyping of microfluidic devices.
The Web Services descriptions such as DAML-S/OWL-S, BPEL4WS and WSMF focusing on the functional aspects of Web Services have limitations for the representation of the conceptual and semantic capabilities of Web Services, although WSMF is based on ontology and can represent the goal of Web Services. This paper proposes the new description formalism based on the competence ontology that can represent both functional and semantic aspects of Web Services. This paper also presents the integration and the composition of Web Services by means of Data Mediator(D-Mediator) and Control Mediator(C-Mediator) to mediate compositional in compatibility between heterogeneous Web Services.
Software architectures may be described using text-based architecture description language(ADL). The key goals of an ADL are to communicate alternate designs between different stakeholders, to detect reusable structures, and to record design decisions. This paper provided a solution to the representation problem by creating a tool for three-dimensional representation of architectural viewpoints. The tool consisted of an architecture description language(VTADL) to first describe the software architectures and viewpoints on the architectures; and a VTADL-to-VRML translator to translate each viewpoint into a separate virtual reality world The goal of the paper was to devise algorithms for translating an ADL into effective VRML representations based on the desired viewpoint. The VRML representations were intended to enhance comprehension on the overall design and to improve communications between diverse stakeholders.
Park, Jong-Gwan;Son, Chung-Beom;Gang, Hyeong-Il;Yu, Jae-Su;Lee, Byeong-Yeop
The KIPS Transactions:PartD
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v.8D
no.5
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pp.451-460
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2001
In this paper, we propose an indexing model for efficient structure retrieval of XML documents. The proposed indexing model consists of structured information that supports a wide range of queries such as content-based queries and structure-attribute queries at all levels of the document hierarchy and index organizations that are constructed based on the information. To support structured retrieval, a new representation method for structured information is presented. Using this structured information, we design content index, structure index, and attribute index for efficient retrieval. also, we explain processing procedures for mixed queries and evaluate the performance of proposed indexing model. It is shown that the proposed indexing model achieves better retrieval performance than the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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